Progetto Turismo Pisa. Sommario dei risultati

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1 2012 Progetto Turismo Pisa Sommario dei risultati 0

2 Studio realizzato per il Comune di Pisa da KddLab ISTI-CNR Pisa

3 Sommario 1 Progetto Turismo Pisa: Sintesi dei risultati L Osservatorio Turistico di Destinazione Il progetto Turismo-Pisa Valutazione di fattibilità degli indicatori turistici definiti da UPI Realizzazione dell infrastruttura di conoscenza Realizzazione di un cruscotto per la navigazione degli indicatori Analisi dei dati e definizione di nuovi indicatori Dettagli tecnici di realizzazione del sistema Criticità Piano di valorizzazione Bibliografia

4 1 Progetto Turismo Pisa: Sintesi dei risultati 1.1 L Osservatorio Turistico di Destinazione L Osservatorio Turistico di Destinazione (OTD) si inserisce all interno di un una rete europea nata nel 2006 denominata Progetto NECSTour di cui Regione Toscana è uno degli enti promotori. NECStour si propone come laboratorio permanente di dibattito, piattaforma di condivisione di buone pratiche, scambio di esperienze, sperimentazione di modelli condivisi di misurazione dei fenomeni e di dialogo sociale. L OTD ha il compito supportare in modo continuativo l Amministrazione e gli Operatori privati nella valutazione della qualità complessiva del sistema di accoglienza territoriale. Questo punto di osservazione è realizzato attraverso l individuazione e l utilizzo di un sistema funzionale di indicatori di sostenibilità e competitività calcolati a partire da dati raccolti sul territorio e legati alla realtà della popolazione residente e ai turisti. Gli indicatori sono di fatto delle misure quali-quantitative che descrivono il territorio e la sua capacità di rispondere alla richiesta di risorse e servizi da parte dei cittadini e dei visitatori e servono per dare una visione immediata del fenomeno che si vuole studiare. La creazione dell OTD è un prerequisito per l Amministrazione comunale interessata per l attivazione di un organismo tecnico composto da esperti che sovraintenderanno alle operazioni di misurazione e monitoraggio delle dieci tematiche di riferimento: 1) Impatto dei trasporti, 2) Qualità della vita dei residenti, 3) Qualità del lavoro, 4) Allargamento del rapporto domanda/offerta rispetto all obiettivo della destagionalizzazione, 5) Tutela attiva del Patrimonio Culturale, 6) Tutela attiva del Patrimonio Ambientale, 7) Tutela attiva delle Identità delle destinazioni, 8) Diminuzione e ottimizzazione utilizzo delle risorse naturali con particolare riferimento all Acqua, 9) Diminuzione e ottimizzazione consumi di Energia, 10) Diminuzione e gestione dei Rifiuti. Il progetto Turismo-Pisa, realizzato nell ambito dell OTD, rappresenta un contributo allo studio e all analisi dei fenomeni turistici, e realizza un sistema permanente di monitoraggio degli indicatori turistici che descrivono le dieci tematiche di riferimento. Con questo progetto il Comune di Pisa, oltre a condurre uno studio su dati turistici, ha scelto di enfatizzare la natura dinamica che deve avere un osservatorio, predisponendo un infrastruttura informatizzata per la raccolta, il mantenimento e la navigazione degli indicatori di sostenibilità e competitività identificati per l area Pisana. Lo studio sistematico dei flussi passanti per la città di Pisa e l integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee ha permesso di fornire una visione analitica dei comportamenti tipici di varie categorie di soggetti (tra cui turisti/visitatori) che frequentano la città. A partire dai dati raccolti dalle diverse sorgenti, è stata costruita una base di conoscenza strutturata e omogenea. In questa fase sono stati implementati una serie di indicatori attinenti alle 10 tematiche dell osservatorio e specifici per l area pisana ed è stato realizzato un sistema automatico per la memorizzazione e navigazione dei valori. Questo strumento si configura come un sistema di monitoraggio costante dei fenomeni descritti dagli indicatori implementati. 1

5 1.2 Il progetto Turismo-Pisa Il progetto Turismo-Pisa realizza uno studio sistematico che osserva i flussi turistici nella città di Pisa in una particolare finestra temporale, attraverso la raccolta e l integrazione di dati provenienti da diverse sorgenti. Lo scopo di tale studio è fornire una visione analitica dei comportamenti tipici dei visitatori che si trovano in città. Come contributo all OTD, il progetto realizza questi principali obiettivi: (i) Valutazione di fattibilità degli indicatori turistici definiti da UPI; (ii) Realizzazione di un infrastruttura di conoscenza per la costruzione degli indicatori turistici a partire dall integrazione di sorgente dati eterogenee; (iii) Realizzazione di un cruscotto per la navigazione su diverse dimensioni spazio-temporali dei vari indicatori; (iv) Definizione di nuovi indicatori per la profilazione dei visitatori sulla base di analisi dei dati provenienti dalla rete di telefonia mobile e da social media (Flickr). Figura 1: Il sistema di memorizzazione, navigazione e monitoraggio degli indicatori Valutazione di fattibilità degli indicatori turistici definiti da UPI L attività ha riguardato una verifica di disponibilità dei dati primitivi necessari per il calcolo degli indicatori di sostenibilità e competitività identificati dall Unione delle Province Italiane e rielaborati dal comune di Pisa. In alcuni casi è stato necessario modificare il calcolo dell indicatore in modo da utilizzare i dati disponibili. 2

6 1.2.2 Realizzazione dell infrastruttura di conoscenza L idea di questo lavoro è quella di fornire le basi per l istituzione di un osservatorio informatizzato nell area del comune di Pisa in cui, ogni fornitore dei dati, sia in grado di interagire autonomamente con il sistema in modo da mantenere aggiornate le informazioni di competenza. L infrastruttura di conoscenza consiste in una base di dati adatta alla memorizzazione delle informazioni raccolte e un data wharehouse (DWH) per l aggregazione e il calcolo degli indicatori (Figura 2). Per la progettazione del DWH è stato necessario identificare delle misure di base e riformulare gli indicatori come variabili. Questo processo analitico ha portato alla definizione della tabella dei fatti (con le corrispondenti misure) e le dimensioni che stabiliscono le granularità spaziali e temporali di analisi. Figura 2: Il DWH: interfaccia di back-end. Il DWH, progettato per lo studio di una base dati che evolve nel tempo, è dotato di procedure per l alimentazione automatica attraverso diverse interfacce di alimentazione. Per realizzare il processo ETL (Extract, Transform, Load) per l estrazione, trasformazione e caricamento dei dati nel DWH sono state implementate delle API Restfull. Queste interfacce costituiscono il l elemento base per l interazione e l interrogazione del DWH e permettono di creare sistemi di visualizzazione più o meno complessi dei dati. La consistenza del DWH è garantita a seguito di una periodica alimentazione da parte dei provider di dati aggiornati Realizzazione di un cruscotto per la navigazione degli indicatori Sulla base dell architettura appena descritta e utilizzando le API di interazione con il DWH, è stato realizzato un cruscotto per l esplorazione dei dati contenuti nella base di conoscenza (interfaccia di front-end). Questo cruscotto permette la navigazione a diverse granularità spaziali e temporali degli indicatori turistici. Per ogni indicatore è possibile visualizzare l andamento temporale dei valori ed eventualmente focalizzare lo studio su un particolare periodo temporale utilizzando lo strumento fornito dall interfaccia (Figura 3), oppure confrontare l andamento di due indicatori (Figura 4). Tale strumento è da considerarsi un prototipo di sistema di monitoraggio: a partire dalle API di 3

7 interazione con il DWH è possibile costruire diversi sistemi di visualizzazione e navigazione dei risultati. L intero sistema di memorizzazione e navigazione è stato progettato in modo da essere estendibile e flessibile da consentire futuri aggiornamenti e miglioramenti. L attuale prototipo è sufficientemente interattivo da permettere una semplice e chiara esplorazione dei risultati da parte degli esperti del dominio che vogliono monitorare l attività turistica sul territorio. Figura 3: Cruscotto di navigazione: visualizzazione di un indicatore. 4

8 Figura 4 Cruscotto di navigazione: confronto di 2 indicatori. Il sistema è fruibile via web al link: Per la visualizzazione di dati geo-referenziati è stato predisposto un sistema di visualizzazione che consente di sfruttare anche l informazione geografica associata ai dati. Il prototipo dimostrativo è rivolto all esplorazione dei dati GSM. In particolare, fornisce una mappa di densità delle presenze di utenti sul territorio, ricavata dall analisi delle tracce telefoniche. Questo servizio è disponibile al link: 5

9 Figura 5: Servizio di visualizzazione dei dati Geo-referenziati Analisi dei dati e definizione di nuovi indicatori L analisi e l integrazione dei dati provenienti da varie fonti ha permesso di realizzare uno studio sui flussi turistici nella città di Pisa. Oltre ad analisi statistiche di base effettuate singolarmente sui dati raccolti, è stato possibile ricostruire un insieme di 5 scenari allo scopo di fornire una visione globale sia dei flussi che dei comportamenti dei visitatori nella città di Pisa. A partire da queste analisi e utilizzando soprattutto i dati di telefonia mobile è stato realizzato uno studio sulla profilazione dei visitatori e la definizione di nuovi indicatori integrati nella piattaforma. Come, Chi, Quanti, Dove, Quando, sono la sintesi degli scenari che si propongono come dimensioni di studio dei fenomeni legati al turismo la città di Pisa. Figura 6: Analisi dei visitatori nell aria Pisana. 6

10 Dopo aver stimato la composizione della popolazione che frequenta Pisa (CHI), si è cercato di individuare COME i visitatori accedono alla città (con quali mezzi arrivano e come si spostano all interno della città). L uso dei dati di Flickr e quelli della telefonia mobile ha permesso di indagare DOVE sono indirizzate le visite (in città o fuori città? Se in città, in quali zone? Quali punti di interesse sono maggiormente frequentati?). Infine, è stato possibile esplorare le dimensioni quantitativa e temporale proponendo delle stime sulla proporzione di visitatori (QUANTI) e sul tempo di permanenza (QUANTO). Un aspetto critico è stato quello di valutare l efficacia e la validità delle diverse tipologie di dati per lo studio dei vari fenomeni legati al turismo. Questo si traduce in una indagine sulla possibilità di sostituire fonti dati convenzionali ma costose (quali indagini attraverso questionari), con fonti alternative riducendo i costi di acquisizione ed elaborazione. L uso di questi dati fornisce una visione diversa dei fenomeni che derivano dall analisi dei comportamenti delle diverse categorie di utenti (abitudini di chiamata per gli utenti della telefonia mobile, interessi culturali per gli utenti del Social Network Flickr). Uno studio particolare è stato realizzato sui dati di telefonia mobile per i quali è stato proposto uno schema di acquisizione e analisi mirato alla profilazione della popolazione (Figura 7). Oltre all identificazione della composizione della popolazione in Residenti, Pendolari, Persone in Transito e Turisti, sono state identificate altre categorie di visitatori quali gli occasionali e i quelli della notte. Figura 7: Analisi di profilazione con dati di telefonia mobile La documentazione di progetto è disponibile alla pagina Dettagli tecnici di realizzazione del sistema La struttura fisica del DWH è stata realizzata su un DBMS Postgres/PostGIS (1). Il DWH è stato implementato utilizzando Mondrian (2), un tool open source di tipo Online Analytical Processing (OLAP) server che consente agli utenti di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale. Le funzionalità del DWH sono accedute esprimendo i comandi/sintassi per la navigazione del cubo OLAP mediante il linguaggio MDX (MultiDimensional expressions) (3). L interfaccia di back-end, che consente di visualizzare le misure in base alle dimensioni di analisi e alle rispettive gerarchie scelte, è realizzata attraverso il tool open source JPIVOT (4). La parte grafica del prototipo di navigazione (interfaccia front-end) è realizzato utilizzando la libreria javascript D3 (5), mentre l interazione con il DWH è regolata dalle API restfull. 7

11 Il servizio di visualizzazione dei dati geo-referenziati è realizzato mediante l uso delle librerie Javascript D3 (5) e Google Maps JavaScript API v3 (6). La libreria Google Maps fornisce il supporto per il disegno del layer geografico permettendo di aggiungere contenuti informativi di vario genere. Javascript D3 è utilizzato per il caricamento e la gestione dei dati. 1.4 Criticità Il sistema di monitoraggio attraverso l uso degli indicatori è un ottimo strumento di controllo e di analisi. Tale sistema, per garantire la consistenza e coerenza delle informazioni, deve essere costantemente alimentato con dati aggiornati. Questo richiede una collaborazione attiva e costante da parte dei fornitori dei dati (Comune, Provincia, Enti locali, operatore telefonico, ). Venendo a mancare questa componente di aggiornamento, le informazioni esplorabili rischiano di non essere più rappresentative delle realtà locali. A questo proposito, lo studio sui dati GSM e la profilazione degli utenti sul territorio ha avuto anche lo scopo di identificare un modello di dato aggregato che, sostituito al dato grezzo, potesse essere proposto come informazione minima da richiedere periodicamente all operatore telefonico. La struttura del profilo temporale sintetico proposto, oltre ad essere sufficientemente informativo, elimina molti vincoli legati alla privacy rendendo più veloce ed economico un eventuale trasferimento di dati. 2 Piano di valorizzazione Il progetto realizza un attività esplorativa sulle potenzialità dei dati nello studio dei flussi turistici e di attività di monitoraggio del territorio. Il sistema realizzato, anche se attualmente ad un livello prototipale, si configura come un utile strumento di supporto per gli enti. Il favore raccolto dal Comune di Pisa può essere di impulso per la promozione di un nuovo progetto volto all ingegnerizzazione e diffusione del sistema anche verso gli altri comuni della provincia e della regione. 8

12 3 Bibliografia 1. Group, PostgreSQL Global Development. PostgreSQL. [Online] The PostgreSQL Global Development Group Mondrian Pentaho. [Online] Pentaho Multidimensional Expressions. [Online] 4. JPivot. [Online] 5. Libreria javascript D3. [Online] 6. Google. Google Maps JavaScript API v3. [Online] 9